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  <title> JVM优化总结 | Niki </title>
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                JVM优化总结
              
            
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                2018-05-21
              </time>
            

            

            
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        <p>我们开发的系统除了需要在服务器上正常的运行外，我们还希望其能提供更好的访问效率。更快的访问量，更高的并发，更安全的运行保障；万一出现问题，也能在最快的时间定为到问题，解决上线。那么今天我们就从这几个方面来了解一下JVM在这几方面进行的调优。</p>
<h2 id="调整内存"><a href="#调整内存" class="headerlink" title="调整内存"></a>调整内存</h2><p>在使用JVM的过程中，我们最常遇到的问题大概就是各种OutOfMemory吧。很明显，这是在提醒运行的程序，内存溢出。（内存溢出指内存不足导致无法获取需要的内存大小。内存泄漏则表示由于bug导致已用的内存无法被回收；其最终会导致内存溢出）无法分配内存。很简单，加内存不就可以解决了。增加内存确实可以在短时间内解决内存溢出的问题，但是还是需要考虑增加内存的成本，以及造成内存溢出的具体原因。这才是解决这类问题的根本之道。</p>
<h3 id="堆内存"><a href="#堆内存" class="headerlink" title="堆内存"></a>堆内存</h3><h4 id="JVM中堆大小设置有三方面限制"><a href="#JVM中堆大小设置有三方面限制" class="headerlink" title="JVM中堆大小设置有三方面限制"></a>JVM中堆大小设置有三方面限制</h4><ol>
<li>操作系统限制（64-bit操作系统对堆内存大小设置没有限制，32-bit操作系统一般限制在1.5 - 2G）</li>
<li>系统可用物理内存限制</li>
<li>系统可用虚拟内存限制</li>
</ol>
<h4 id="堆内存设置参数"><a href="#堆内存设置参数" class="headerlink" title="堆内存设置参数"></a>堆内存设置参数</h4><ol>
<li>-Xms：最小堆内存</li>
<li>-Xmx：最大堆内存</li>
<li>-Xmn：年轻代大小（GC采用G1建议不设置该参数）</li>
<li>-XX:MaxPermSize：永久代大小</li>
<li>-XX:NewRatio：<strong>年轻代代与老年代的比值。</strong>-XX:NewRatio = 2 则表示新生代占堆内存的 1/3, 老年代占堆内存的2/3</li>
<li>-XX:SurvivorRatio：新生代两个survivor区与Eden区的比值。-XX:SurvivorRatio = 8表示 2*survivor : Eden = 8，且两个Survivor是一样大。 所以一个Survivor占年轻代1/10, Eden占年轻代的8/10</li>
<li>-XX:MaxTenuringThreshold：年轻代对象进入老年代 年龄临界值。年轻代的对象年龄（年轻代对象经历一次MGC年龄增一）大于该值，则移到老年代</li>
<li>-XX:PretenureSizeThreshold：年轻代进入老年代对象大小的临界值，对象超过该大小，直接在老年代分配内存。</li>
</ol>
<h4 id="堆内存设置"><a href="#堆内存设置" class="headerlink" title="堆内存设置"></a>堆内存设置</h4><ul>
<li>一般来说，我们将-Xms和-Xmx设置成一样大小，如果设置为两个值时，JVM在运行时当jvm内存小于40%（可通过-XX:MinHeapFreeRatio来设置）时，会将jvm内存设为Xmx。而当空余内存大于可用内存的70%（-XX:MaxHeapFreeRatio来设置）时，将内存大小设为Xms。所以为了减少内存容量频繁变化，将Xms和Xmx设为一样大小。</li>
<li>当分配内存时，内存不够则会出发GC， 年轻代（Eden区内存不够）为minor GC，老年代（老年代内存不够）为Full GC。 由于MinorGC（copying gc）与FullGC(compacting gc)采用的算法不一致，所以minorGC执行更快，而FullGC为STW（stop the world）。所以在进行取舍时，尽可能选择minorGC。</li>
<li>为了减少FullGC的次数，可行方案有：</li>
</ul>
<ol>
<li>-Xmx设大。堆内存大则可用于分配的内存就多了，出发FullGC的概率就减少了。</li>
<li>将年轻代和老年代的比值设大，年轻代相应增大。并且将对象进入老年代的条件增大（年龄，大小）。使得对象尽可能停留在年轻代，直到被回收。这样就增加了MinorGC的概率从而减少了FullGC的概率。<br>上面两种方案都减少了FullGC的次数，此消彼长，也有相应的隐患。</li>
<li>方案一使得老年代内存变大，达到减少FullGC次数的目的，但是也增加了老年代进行一次FullGC的时间（内存大，对象多，清理一次自然时间变长！）</li>
<li>年轻代增大，则minorGC次数变少，增加了一次minorGC的耗时。并且老年代变少，虽然每次FullGC的时间减少，但是也增加了FullGC的频次。</li>
</ol>
<p><strong>综合上面的设计来看，主要开始考虑两方面</strong></p>
<ol>
<li>程序运行期间总GC的时间</li>
<li>每次GC的时间以及GC的频率<br>这样就需要考虑，程序的性能指标的重点是吞吐量（减少总GC时间）还是响应时间（减少GC频率以及每次GC的时间）</li>
</ol>
<h4 id="TLAB-Thread-Local-Allocation-Buffer"><a href="#TLAB-Thread-Local-Allocation-Buffer" class="headerlink" title="TLAB (Thread Local Allocation Buffer)"></a>TLAB (Thread Local Allocation Buffer)</h4><p>因为在java堆上创建对象时需要对全堆加锁，只有有锁，则对性能肯定是会产生影响的。那么怎样可以线程安全又不加锁呢？（可能你已经知道答案了。）在线程内分配内存，不共享内存，就不会造成线程安全问题了。我们知道堆空间是JVM共享的一块内存区域，那么在堆上怎么实现？<br>JVM为了优化堆中对象创建，在HotSpotVM里有TLAB机制。即每个线程在可以在堆上拥有一块独立的内存空间（空间只对该线程可见），在该空间上的内存分配以及回收都不需要暂停其他的Java线程。该空间在线程生命周期结束后回收。<a href="http://shuhao.gitee.io/blog/2018/05/09/JVM%E4%B9%8B%E9%80%83%E9%80%B8%E5%88%86%E6%9E%90/" target="_blank" rel="external">可参考</a></p>
<h3 id="栈内存"><a href="#栈内存" class="headerlink" title="栈内存"></a>栈内存</h3><ul>
<li>-Xss 设置栈内存的大小<br>我们知道JVM为每个线程分配一个栈空间。J5以后每隔栈大小为1M。在相同的物理内存下，减小栈空间的大小可以分配更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数有限制，不能无限生成。大概在3000-5000</li>
</ul>
<h2 id="调整GC收集器"><a href="#调整GC收集器" class="headerlink" title="调整GC收集器"></a>调整GC收集器</h2><p>GC的收集器分三类：</p>
<ol>
<li>串行收集器</li>
<li>并行收集器</li>
<li>并发收集器<br>串行收集器主要针对数据量小的情况，在JDK5以前默认是串行收集器，JDK5以后会根据系统设置进行判断选择合适的GC收集器</li>
</ol>
<h3 id="吞吐量优先"><a href="#吞吐量优先" class="headerlink" title="吞吐量优先"></a>吞吐量优先</h3><p>吞吐量优先的情况下，我们要尽量减少GC总时间。配置如下</p>
<ul>
<li><p>-XX:+UseParallelGC 启用并行垃圾收集器。但该设置仅对年轻代有效，该设置不作用与老年代。老年代仍使用串行收集器。相应的设置：-XX:-UseParallelGC表示关闭并行收集器</p>
</li>
<li><p>-XX:ParallelGCThreads：并行垃圾收集的线程数。我们知道线程太多也存在线程切换以及创建销毁的性能损耗，因此该数量最好配置为处理器数目相等。</p>
</li>
<li><p>-XX:+UseParallelOldGC：设置老年代使用并行GC收集器1.6以后开始支持</p>
</li>
<li><p>-XX:MaxGCPauseMillis：设置每次年轻代垃圾回收的最长时间。如果设置了该值，则无法在相应时间完成GC，JVM会自动调整年轻代的大小尽量满足该设置。</p>
</li>
<li><p>-XX:+UseAdaptiveSizePolicy ：该功能打开后，JVM会自动选择年轻代的Survivor与Eden区的比例，达到目标系统设定的GC时间或频率。默认该功能打开。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="响应时间优先"><a href="#响应时间优先" class="headerlink" title="响应时间优先"></a>响应时间优先</h3><p>响应时间优先则尽量减少垃圾收集停顿的时间，对实时性要求较高的系统比较关注这方面的性能。为了提高响应时间，可以采用并发收集器如：CMS</p>
<ul>
<li><p>-XX:+UseConcMarkSweepGC：设置老年代为并发收集</p>
</li>
<li><p>-XX:+UseParNewGC：设置年轻代为并行收集器，并与CMS收集同时使用。</p>
</li>
<li><p>-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开对老年代的压缩，用于消除老年代的磁盘碎片，但会影响性能</p>
</li>
<li><p>-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：该参数设置CMS在多少次FullGC后进行压缩。这样可以减少FullGC做压缩，减少FullGC停顿的时间。这个配置与上面的配置联合使用</p>
</li>
<li><p>-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70：设置CMS在堆内存占用率达到70%时进行GC</p>
</li>
<li><p>-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly：使用设定的占用率值，如果不指定，JVM不会根据上面的参数来决定GC，而是后序自动调整。</p>
</li>
<li><p>-XX:+CMSScavengeBeforeRemark：在GMSGC启动前，启动一次minorGC，用于减少老年代对年轻代的引用，降低remark的开销。一般CMS的GC耗时都在remark阶段。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="问题现场的保护"><a href="#问题现场的保护" class="headerlink" title="问题现场的保护"></a>问题现场的保护</h2><p>当出现JVM异常后我们希望当时的日志信息便于我们后序的问题排查。那么怎么设置得到这些日志信息呢？</p>
<ul>
<li><p>-XX:+PrintGC：打印GC情况</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line">[GC 118250K-&gt;113543K(130112K), 0.0094143 secs] [GC 118250K-&gt;113543K(130112K), 0.0094143 secs]</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>-XX:+PrintGCDetails：输出GC详细情况</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line">[GC [DefNew: 8614K-&gt;781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K-&gt;113543K(130112K), 0.0124633 secs]  [GC [DefNew: 8614K-&gt;8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K-&gt;10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K-&gt;10414K(130112K), 0.0436268 secs]</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>-XX:+PrintGCTimeStamps：输出GC的时间</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line">11.851: [GC 98328K-&gt;93620K(130112K), 0.0082960 secs]</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime：输出每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line">Application time: 0.5291524 seconds</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：输出垃圾回收期间程序暂停的时间。</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line">Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>-XX:PrintHeapAtGC：打印GC前后的详细堆栈信息</p>
</li>
<li><p>-Xloggc:filename：配合上面的参数使用，将相关日志信息记录到文件以便分析。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="系统选择"><a href="#系统选择" class="headerlink" title="系统选择"></a>系统选择</h2><h3 id="32位和64位选择"><a href="#32位和64位选择" class="headerlink" title="32位和64位选择"></a>32位和64位选择</h3><p>jdk的<a href="http://www.oracle.com/technetwork/java/hotspotfaq-138619.html#64bit_description" target="_blank" rel="external">官方文档</a>有介绍：</p>
<ul>
<li>在SPARC上，当你从32为系统移至64位系统的时候，性能差异会降低10% - 20%</li>
<li>在AMD64和EM64T平台上，根据应用程序指针的数量不同，差异为0 - 15%<br>那么是什么原因造成了这方面的系统差异呢？<br>据了解，64位操作系统使用64bit（8个字节） 来标志一个本地指针，而32位操作系统使用的是32bit（4个字节）来标志一个本地指针。正是因为如此，64位操作系统可利用的内存较之32位系统的4G大太多（可以达到1800万个TB）。</li>
</ul>
<p>也正是因为这个特性，导致了JVM性能的下降。原因有下：</p>
<ol>
<li>jvm中保存一个指针数据有原来4个字节转换为8个字节，需要的内存相应的增加。增加了GC的工作量</li>
<li>由于指针长度变长，所以一个CPU cacheline加载的数据量比32位要少， 所以CPU要花更多的时间在加载内存上。这也影响了其性能</li>
</ol>
<blockquote>
<blockquote>
<p>参考<br><a href="https://blog.csdn.net/wfh6732/article/details/57422967?utm_source=itdadao&amp;utm_medium=referral" target="_blank" rel="external">JVM 调优总结</a><br><a href="http://xxfox.perfma.com/jvm/query" target="_blank" rel="external">一个懂JVM的小狐狸</a><br><a href="https://www.cnblogs.com/onmyway20xx/p/6605324.html" target="_blank" rel="external">CMS收集器参数解析</a></p>
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<p><a href="https://blog.csdn.net/chluknight/article/details/6689323" target="_blank" rel="external">内存分页大小对性能的提升原理</a></p>

      
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                <i class="fa fa-chevron-left"></i> SQL语句优化之or，in，union
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